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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明属于网络安全与机器学习技术领域，公开了一种基于多视图协同学习的主机入侵检测方法和装置。包括采集主机内核日志数据构建溯源图，抽取溯源图中每个节点的结构特征、操作特征和语义特征，以进程节点的结构特征、操作特征和语义特征分别训练无监督异常检测模型；对于进程节点样本集，若三个无监督异常检测模型的检测结果一致，则将进程节点以及检测结果放入有标注训练样本集；否则放入无标注训练样本集；取有标注训练样本集分别训练三个有监督子模型；利用无标注训练样本集对三个有监督子模型进行半监督协同训练，得到三个主机入侵检测模型，利用主机入侵检测模型得到待检测进程节点的检测结果。本发明提高对APT检测的准确性和检测效率。
主权项：1.一种基于多视图协同学习的主机入侵检测方法，其特征在于，所述基于多视图协同学习的主机入侵检测方法，包括：采集主机内核日志数据构建溯源图，并从结构、操作和语义三个角度分别抽取溯源图中每个节点的结构特征、操作特征和语义特征，以节点中的进程节点的结构特征、操作特征和语义特征分别训练无监督异常检测模型；对于进程节点样本集，采用三个无监督异常检测模型进行异常检测，若三个无监督异常检测模型的检测结果一致，则将进程节点以及检测结果作为伪标注样本放入有标注训练样本集；否则将进程节点放入无标注训练样本集；取有标注训练样本集中的伪标注样本，以伪标注样本中进程节点的结构特征、操作特征和语义特征分别训练有监督子模型；利用无标注训练样本集对三个有监督子模型进行半监督协同训练，得到三个最终的主机入侵检测模型，利用三个最终的主机入侵检测模型对待检测进程节点进行异常检测，得到待检测进程节点的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于多视图协同学习的主机入侵检测方法和装置
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